Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

आभासी वास्तविकता में गति पर कब्जा प्रणालियों के साथ दैनिक जीवन आंदोलनों के कीनेमेटीक्स मापने

Published: April 5, 2018 doi: 10.3791/57284

Summary

हम एक आभासी वास्तविकता परीक्षण के लिए एक प्रस्ताव पर कब्जा प्रणाली के साथ दैनिक जीवन (IADL) के वाद्य गतिविधियों का आकलन बनाया । हम एक विस्तृत गाढ़ापन विश्लेषण प्रस्ताव को भागीदार के विभिंन आंदोलनों की व्याख्या, पथ सहित, दूरी चलती है, और समय IADL क्षमताओं का मूल्यांकन पूरा करने के लिए ।

Abstract

दैनिक जीवन (IADL) के वाद्य गतिविधियों को पूरा करने में असमर्थता विभिन्न neuropsychological रोगों के लिए एक अग्रदूत है । प्रश्नावली आधारित मूल्यांकन IADL का उपयोग करने के लिए आसान है लेकिन व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह से ग्रस्त हैं । यहाँ, हम दो जटिल IADL कार्यों का आकलन करने के लिए एक उपंयास आभासी वास्तविकता (वीआर) परीक्षण का वर्णन: वित्तीय लेनदेन हैंडलिंग और सार्वजनिक परिवहन का उपयोग कर । जबकि एक भागीदार एक VR सेटिंग में कार्य करता है, एक प्रस्ताव पर कब्जा प्रणाली स्थिति और प्रमुख हाथ और एक तीन आयामी काटीज़ियनवादी समंवय प्रणाली में सिर के उंमुखीकरण निशान । गाढ़ापन रॉ डेटा एकत्र कर रहे है और ' गाढ़ापन प्रदर्शन के उपायों में परिवर्तित, ' यानी, गति पथ, चलती दूरी, और समय पूरा करने के लिए । गति पथ एक विशेष शरीर के हिस्से का मार्ग है (उदा, प्रमुख हाथ या सिर) अंतरिक्ष में । चलती दूरी पथ की कुल दूरी को संदर्भित करता है, और पूरा करने के लिए समय है कितनी देर तक यह एक IADL कार्य को पूरा करने के लिए ले लिया । इन गाढ़ापन उपायों स्वस्थ नियंत्रण से संज्ञानात्मक हानि के साथ रोगियों भेदभाव सकता है । इस गाढ़ापन मापने प्रोटोकॉल के विकास जल्दी IADL से संबंधित संज्ञानात्मक हानि का पता लगाने की अनुमति देता है ।

Introduction

इस तरह के वित्तीय लेनदेन से निपटने के रूप में दैनिक जीवन (IADL), के वाद्य गतिविधियों, सार्वजनिक परिवहन का उपयोग कर, और खाना पकाने, चिकित्सा मार्करों के बाद से वे एकाधिक neuropsychological कार्यों1की आवश्यकता है । बिगड़ा IADL क्षमताओं इस तरह के हल्के संज्ञानात्मक हानि (एमसीआई) और मनोभ्रंश2के रूप में स्नायविक रोगों, के लिए अग्रदूत माना जाता है । IADL कार्यों के गोल्ड की व्यापक समीक्षा3 संकेत दिया कि और अधिक संज्ञानात्मक मांग कार्यों, जैसे वित्त प्रबंधन और सार्वजनिक परिवहन का उपयोग कर के रूप में, एमसीआई और मनोभ्रंश के जल्द ही कारक थे ।

तारीख करने के लिए, IADL के सबसे अधिक इस्तेमाल किया आकलन स्वयं रिपोर्ट प्रश्नावली, मुखबिर आधारित प्रश्नावली, और प्रदर्शन आधारित मूल्यांकन4रहे हैं । प्रश्नावली आधारित IADL के आकलन लागत प्रभावी और प्रयोग करने में आसान हैं, लेकिन व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह से ग्रस्त हैं । उदाहरण के लिए, जब आत्म रिपोर्टिंग, रोगियों के लिए करते है पर या के तहत अपने IADL क्षमताओं का अनुमान5। इसी प्रकार चौकसी की धारणाओं या ज्ञान के कारण मुखबिरों IADL क्षमताओं को भी ठीक आजू. इस प्रकार, प्रदर्शन आधारित आकलन है कि रोगियों को बाहर विशिष्ट IADL कार्य करने के लिए पूछना पसंद किया गया है, हालांकि कई कार्यों के एक सामांय नैदानिक सेटिंग के लिए अनुपयुक्त है6

हाल ही में, वर्चुअल रियलिटी (वीआर) अध्ययनों से पता चला है कि इस तकनीक चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल, जो प्रशिक्षण से पुनर्वास के लिए मेडिकल मूल्यांकन7में सब कुछ शामिल में महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हो सकता है । सभी प्रतिभागियों को असली दुनिया की नकल है, जो एक ही वीआर शर्तों के तहत परीक्षण किया जा सकता है । मसलन, Allain एट अल. 8 एक आभासी कॉफी बनाने के काम विकसित की है और पता चला है कि संज्ञानात्मक हानि के साथ रोगियों खराब काम किया । Klinger एट अल. 9 मेलिंग और खरीदारी कार्यों के लिए एक और वीआर वातावरण विकसित किया और वीआर और neuropsychological परीक्षण परिणामों में कार्य पूर्णता समय के बीच एक सार्थक संबंध मिला । Previous IADL असेसमेंट के वीआर स्टडीज ज्यादातर ऐसे माउस और कीबोर्ड8,9जैसे पारंपरिक इनपुट डिवाइस का उपयोग करने पर प्रतिक्रिया समय या सटीकता जैसे सरल प्रदर्शन उपायों पर ध्यान केंद्रित किया है । IADL के बारे में अधिक विस्तृत प्रदर्शन डेटा इस प्रकार एमसीआई4के साथ रोगियों के लिए कुशलता से स्क्रीन की जरूरत है ।

वास्तविक समय गति कैप्चर डेटा का गाढ़ापन विश्लेषण मात्रात्मक रूप से IADL कार्यों के साथ संबद्ध विस्तृत प्रदर्शन डेटा दस्तावेज़ के लिए एक शक्तिशाली तरीका है । उदाहरण के लिए, सफेद एट अल. 10 एक आभासी रसोईघर है कि दैनिक जीवन के कार्यों के दौरान भागीदार संयुक्त कोण डेटा कब्जा विकसित और इस्तेमाल किया डेटा मात्रात्मक भौतिक चिकित्सा की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए । Dimbwadyo-तेर्साएर एट अल. 11 बुनियादी दैनिक रहने वाले कार्यों का संचालन करते समय ऊपरी अंग प्रदर्शन का आकलन करने के लिए एक immersive वीआर पर्यावरण विकसित किया है और पता चला है कि गाढ़ापन डेटा अत्यधिक ऊपरी अंग के कार्यात्मक तराजू के साथ संबंधित एक वीआर वातावरण में दर्ज की गई । मोशन कैप्चर सिस्टम के साथ इन गाढ़ापन विश्लेषण जल्दी से एक रोगी की संज्ञानात्मक हानि12का आकलन करने के लिए और अधिक अवसर प्रदान कर सकता है । एमसीआई के साथ रोगियों के लिए स्क्रीनिंग में विस्तृत गाढ़ापन डेटा का समावेश काफी स्वस्थ नियंत्रण की तुलना में रोगियों के वर्गीकरण में सुधार13.

यहाँ, हम एक immersive वीआर वातावरण में गति कैप्चर सिस्टम के साथ दैनिक जीवन आंदोलनों के कीनेमेटीक्स का आकलन करने के लिए एक प्रोटोकॉल का वर्णन. प्रोटोकॉल दो जटिल IADL कार्य शामिल: "1 टास्क: पैसे वापस लेने" (वित्तीय लेनदेन हैंडलिंग) और "2 टास्क: एक बस ले लो" (सार्वजनिक परिवहन का उपयोग) । जबकि कार्य प्रदर्शन किया गया, एक प्रस्ताव पर कब्जा प्रणाली की स्थिति और प्रमुख हाथ और सिर के उंमुखीकरण का पता लगाया । 1 कार्य पूरा करने के बाद, प्रमुख हाथ पथ, चलती दूरी, और समय पूरा करने के लिए एकत्र किए गए । टास्क 2 में, सिर पथ, चलती दूरी, और समय पूरा करने के लिए एकत्र किए गए थे । इस लेख में प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग में एमसीआई के साथ रोगियों के प्रारंभिक परीक्षण विवरण (यानी, IADL क्षमताओं ख़राब कर रहे हैं) स्वस्थ नियंत्रण की तुलना में (यानी, IADL क्षमताओं बरकरार हैं).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

हेलसिंकी (HYI-15-029-2) की घोषणा के अनुसार यहाँ वर्णित सभी प्रायोगिक प्रक्रियाओं को Hanyang विश्वविद्यालय के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया. 6 स्वस्थ नियंत्रण (4 पुरुषों और 2 महिलाओं) और 6 एमसीआई रोगियों (3 पुरुषों और 3 महिलाओं) एक तृतीयक चिकित्सा केंद्र, Hanyang विश्वविद्यालय अस्पताल से भर्ती किया गया ।

1. भर्ती प्रतिभागी

  1. भर्ती एमसीआई रोगियों (यानी, बिगड़ा IADL क्षमताओं) और स्वस्थ नियंत्रण (यानी, सामान्य IADL क्षमताओं) के बीच आयु वर्ग के 70-80 साल.
  2. नैदानिक अनुभव के 10 से अधिक वर्षों के साथ एक न्यूरोलॉजिस्ट की मदद के साथ, रोगियों के चिकित्सा इतिहास की समीक्षा, और स्नायविक/मनोरोग रोगों या मस्तिष्क सर्जरी के इतिहास के साथ रोगियों को बाहर ।
    नोट: निम्नलिखित neuropsychological परीक्षणों का उपयोग करें: मिनी मानसिक राज्य परीक्षा-मनोभ्रंश स्क्रीनिंग, दैनिक जीवन के कोरियाई वाद्य गतिविधियों, स्वतंत्र और Cued चयनात्मक याद दिलाने परीक्षण, अंक स्पैन टेस्ट-आगे/पिछड़े, ट्रेल टेस्टिंग-A/13 , और अल्बर्ट एट अल के मानदंड । 14 को एमसीआई का निदान ।

2. VR सॉफ्टवेयर स्थापित करें और कंप्यूटर कनेक्ट

  1. चित्र 1के समान समर्पित कक्ष में हार्डवेयर सेटअप करें । एक कमरे में इस प्रोटोकॉल प्रदर्शन immersive आभासी वातावरण आकार (4 x 2.5 x 2.5 एम3) 4 कंप्यूटर, 4 त्रिविम तीन आयामी (3 डी) प्रोजेक्टर, और 8 गति ट्रैकिंग कैमरों की स्थिति और प्रमुख हाथ के उंमुखीकरण ट्रैक करने के लिए और दो IADL कार्यों के दौरान सिर.
    नोट: इस लेख में प्रयुक्त वीआर टेक्नोलॉजीज कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर है जो immersive और इंटरैक्टिव 3d अनुभवों की पेशकश करते हैं, जिसके द्वारा यथार्थवादी वस्तुओं और घटनाओं को एक आभासी वातावरण में प्रस्तुत किया जा सकता है । हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर का विवरण सामग्री तालिकामें बताया गया है ।
  2. सुनिश्चित करें कि सभी कंप्यूटर्स आवश्यक सॉफ़्टवेयर (Visual Studio 2012 पुनर्वितरण योग्य पैकेज (x86), DirectX, और MiddleVR, या समतुल्य) से सुसज्जित हैं । MiddleVR के लिए, अर्थात, middleware सॉफ़्टवेयर, इनपुट डिवाइसेज़, stereoscopy, clustering, और सहभागिता के लिए लायब्रेरीज़ के नवीनतम संस्करण को प्राप्त करने के लिए वेबसाइट15 की जांच करें ।
  3. त्रिविम 3d प्रोजेक्टर से कंप्यूटर कनेक्ट करें । चित्रमय सेटिंग्स 1920 x 1080 पिक्सेल संकल्प कर रहे हैं ।
  4. 4 कंप्यूटर्स को होम नेटवर्क से कनेक्ट करने के लिए Windows 10 होमग्रुप बनाएं । प्राथमिक कंप्यूटर पर, कोई फ़ोल्डर बनाएं और अंय होमग्रुप कंप्यूटर्स के साथ साझा करें ।
  5. प्राथमिक कंप्यूटर पर, middleware सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें । क्लिक करें "क्लस्टर" बटन । प्राथमिक कंप्यूटर को सर्वर और अंय कंप्यूटर्स के रूप में क्लाइंट के रूप में सेट करें । यह सभी डिवाइसों की स्थिति को सिंक्रनाइज़ करेगा । "3d नोड्स" बटन पर क्लिक करें । स्थिति, ओरिएंटेशन, और वर्चुअल परिवेश स्क्रीन का आकार निर्दिष्ट करें ।
  6. वेबसाइट15 के आधार पर सेटिंग्स पूर्ण करें और कॉंफ़िगरेशन फ़ाइल सहेजें ।

3. एक आभासी वातावरण में सेट गति कैप्चर सिस्टम

  1. माउंट 8 एक आभासी वातावरण में गति ट्रैकिंग कैमरा पूरी तरह से कब्जा मात्रा को कवर करने के लिए । ताकि वे कब्जा के दौरान स्थिर रहना कैमरों सुरक्षित रूप से ठीक । सुनिश्चित करें कि एक आभासी वातावरण में वस्तुओं को हर समय कम 2 कैमरों से दिखाई जाएगी ।
  2. OptiTrack मकसद सॉफ्टवेयर स्थापित करें, यानी, मोशन कैप्चर सॉफ्टवेयर, प्राथमिक कंप्यूटर पर अधिष्ठापन मैनुअल16का उपयोग कर । श्रेणी 6 ईथरनेट केबल के साथ मोशन कैप्चर सिस्टम के साथ प्राथमिक कंप्यूटर से कनेक्ट करें ।
  3. निम्नलिखित चरणों के साथ, सॉफ्टवेयर मैनुअल16में विस्तृत के रूप में मोशन कैप्चर सिस्टम जांचना.
    1. कैप्चर वॉल्यूम से सभी बाहरी प्रतिबिंब या अनावश्यक मार्कर निकालें ।
    2. अवांछित प्रतिबिंब या परिवेश व्यवधान मास्क करने के लिए "मास्क दृश्यमान" बटन पर क्लिक करें ।
    3. "छड़ी शुरू" बटन पर क्लिक करें । 3 डी अंतरिक्ष में संबंधित पदों और झुकाव की गणना करने के क्रम में नमूना फ्रेम के कब्जा का समर्थन करने के लिए अंशांकन छड़ी का प्रयोग करें ।
    4. एकत्र नमूनों का उपयोग कर प्रणाली जांचने के लिए "गणना" बटन पर क्लिक करें ।
    5. अंशांकन परिणामों की जांच करें (सबसे खराब से क्रम में सर्वोत्तम करने के लिए): गरीब, निष्पक्ष, अच्छा, महान, उत्कृष्ट, और असाधारण । परिणाम महान से बेहतर है, तो "लागू करें" बटन पर क्लिक. यदि नहीं, तो क्लिक करें "रद्द" बटन और दोहराने की छड़ी प्रक्रिया ।
    6. 3 डी अंतरिक्ष के अंदर अंशांकन वर्ग प्लेस जहां आप मूल स्थित होना चाहते हैं । एक ट्रैक 3 डी निर्देशांक प्रणाली मूल स्थापित करने के लिए "जमीन विमान सेट" बटन पर क्लिक करें.
    7. प्रमुख हाथ और सिर के लिए संबद्ध चिंतनशील मार्कर का चयन करें । "कठोर शरीर" बटन पर क्लिक करें और फिर "चयनित मार्करों से बनाएं" बटन पर क्लिक करें ।
  4. मोशन कैप्चर सॉफ़्टवेयर पर, "स्ट्रीमिंग" मेनू खोलें । सत्यापित करें कि सूचीबद्ध पोर्ट संख्या ३८८३ है, और "VRPN स्ट्रीमिंग इंजन" श्रेणी में "फ़्रेम डेटा प्रसारित करें" बॉक्स का चयन । अंशांकन फ़ाइल को सहेजने के लिए "Ctrl" + "S" क्लिक करें ।
  5. प्राथमिक कंप्यूटर पर, middleware सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें । "उपकरण" बटन पर क्लिक करें । गति कैप्चर सिस्टम से ट्रैकिंग डेटा प्राप्त करने के लिए एक VRPN ट्रैकर जोड़ें, और उसके बाद कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल सहेजें ।

4. उपयोग के लिए एक आभासी वातावरण तैयार करें

  1. आभासी पर्यावरण से सभी चिंतनशील वस्तुओं (यानी, घड़ियों, अंगूठियां, झुमके, धातु, आदि) को हटा दें ।
  2. कंप्यूटर, त्रिविम 3d प्रोजेक्टर, और गति कैप्चर सिस्टम (360 फ़्रेम प्रति सेकंड) चालू करें ।
  3. एक बार 4 कंप्यूटर चल रहे हैं, VRDaemon सॉफ्टवेयर लांच । उदाहरण के लिए, "VRDaemon. exe" जो "C:\Program फ़ाइलें (x86) \MiddleVR\bin." में स्थित पर डबल क्लिक करें
  4. प्राथमिक कंप्यूटर पर, गति कैप्चर सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें । "मौजूदा प्रोजेक्ट खोलें" लेबल वाले शीर्ष मेनू के पास बटन क्लिक करें । कैमरा अंशांकन फ़ाइल लोड ।
  5. प्राथमिक कंप्यूटर पर, middleware सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें । "सिमुलेशन" बटन पर क्लिक करें । एक साझा फ़ोल्डर से उपयुक्त सिमुलेशन और विंयास फाइल लोड ।
  6. middleware सॉफ्टवेयर पर, चयनित सिमुलेशन और विंयास फाइल के साथ एक immersive आभासी आवेदन को निष्पादित करने के लिए "भागो" बटन दबाएँ ।

5. आभासी पर्यावरण के साथ भागीदार परिचित

  1. 50 ग्राम के आसपास वजनी त्रिविम चश्मे के साथ भागीदार प्रदान करें त्रिविम चश्मे की प्रदर्शन आवृत्ति 192 हर्ट्ज है. सुनिश्चित करें कि त्रिविम चश्मा आंखों और कानों पर आराम से रखा जाता है; चित्र 2aदेखें ।
  2. चिंतनशील मार्करों से कम वजनी 1 जी भागीदार प्रमुख हाथ और सिर को देते हैं । चिंतनशील मार्करों को कसकर संलग्न करने के लिए सावधान रहें; चित्र bदेखें । भागीदार है कि वे स्वतंत्र रूप से स्थानांतरित कर सकते है या सिर आंदोलन का उपयोग कर आभासी पर्यावरण में घुमाने और प्रमुख हाथ के साथ आभासी वस्तुओं क्लिक कर सकते है सूचित करें । एक आभासी हाथ भागीदार के सूचकांक उंगली की स्थिति की नकल करने के लिए आभासी वातावरण में प्रकट होता है; चित्र 3देखें ।
  3. भाग लेने के लिए स्वतंत्र रूप से (यानी, खड़े रहो, बैठ जाओ, छोड़ दिया जानाहै, और सही जाना) 5 मिनट के लिए आभासी पर्यावरण में खुद को वीआर पर्यावरण के साथ परिचित । तो 5 मिनट के लिए आभासी बटन क्लिक करने के लिए भागीदार पूछने के लिए कैसे प्रमुख हाथ से आभासी वस्तुओं के साथ बातचीत करने के साथ परिचित हो जाते हैं । एक और 10 मिनट प्रशिक्षण प्रदान अगर भागीदार एक के लिए पूछता है ।
  4. जांच करें कि भागीदार एक सिंयुलेटर बीमारी प्रश्नावली17के साथ वीआर बीमारी के लिए प्रतिरक्षा है ।
    चेतावनी: सिंक्रनाइज़ गति त्रिविम प्रदर्शन पर नज़र रखने, परेशानी, सिर दर्द, पेट में जागरूकता, मतली, उल्टी, पीलापन, पसीना, थकान, तंद्रा, भटकाव, और उदासीनता में परिणाम कर सकते हैं, जो वीआर बीमारी का कारण बन सकता है । यदि भागीदार थकान की शिकायत या सिंयुलेटर बीमारी स्कोर बहुत अधिक है, प्रोटोकॉल बंद करो ।

6. "कार्य 1: पैसे वापस लेने" प्रदर्शन

सावधानी: ले-ओवर प्रभाव को निकालने के लिए कार्य 1 और 2 कार्य का अनुक्रम Counterbalance ।

  1. प्रतिभागी को कार्य का विवरण समझाएं और कार्य को वर्चुअल परिवेश में पूर्ण करने के लिए 8 क्रिया चरण प्रदान करें । कदम (1) एटीएम में कार्ड डालें, (2) ' वापस लेने ' मेनू का चयन करें, (३) निकालने के लिए राशि का चयन करें, (४) बिल प्रकार का चयन करें, (५) पिन (व्यक्तिगत पहचान संख्या) डालें, (६) रसीद के विकल्प का चयन करें, (७) कार्ड निकालें, और (८) पैसे से ले एटीएम (देखें चित्रा 4).
  2. प्राथमिक कंप्यूटर पर, middleware सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें । "सिमुलेशन" टैब पर, कार्य 1 और एक विंयास फाइल के लिए एक सिमुलेशन फ़ाइल का चयन करें । प्रेस "भागो" बटन; "कार्य 1: पैसे निकालने" आभासी वातावरण में चलेंगे ।
    नोट: कार्य 1 फ़ाइल के लिए, अनुलग्न "कार्य 1 निकालें मनी. zip" फ़ाइल में पूरक फ़ाइल 1देखें । ध्यान दें कि आभासी कार्य एकता 3 डी इंजन के साथ विकसित किया गया था ।
  3. यदि "कार्य 1: पैसे निकालें" वर्चुअल परिवेश में चलता है, तो प्रतिभागी को निम्नानुसार कार्य करने के लिए निर्देश दें: "कृपया खरीदारी के लिए एटीएम से 70,000 KRW (लगभग 60 अमरीकी डालर के बराबर) निकाल लें । दो विभिन्न प्रकार के नोट्स का चयन करें, १ ५०,००० KRW नोट के लिए 50,000 KRW और २ १०,००० KRW नोट्स के लिए 20,000 KRW. आपके लेन-देन के लिए पासवर्ड आज की तारीख है । उदाहरण के लिए, यदि प्रयोग 11 नवंबर के बाहर किया जाता है, तो पिन 1111 है । कृपया आगे संदर्भ के लिए रसीद रखें. "
  4. कार्य समाप्त होने के बाद, किसी साझा फ़ोल्डर से आगे विश्लेषण के लिए CSV फ़ाइलों (कॉमा सेपरेटेड वैल्यूज़) में सहेजे गए गाढ़ापन डेटा की जांच करें ।
    नोट: मोशन कैप्चर सिस्टम का उपयोग करना, "1 कार्य के दौरान: पैसे वापस लेने" रिकॉर्ड स्थिति और प्रमुख हाथ के उंमुखीकरण जब 1 ms की एक रिकॉर्डिंग आवृत्ति के साथ एक कार्य का आयोजन ।
  5. "2 कार्य शुरू करने से पहले भागीदार के बारे में 5 मिनट ब्रेक दें: एक बस ले लो."

7. प्रदर्शन "टास्क 2: एक बस ले लो"

  1. प्रतिभागी को कार्य का विवरण समझाएं और "कार्य 2: एक बस लें" के रूप में इस प्रकार है: "कृपया बस स्टॉप पर प्रतीक्षा करें और लक्ष्य बस ले" को पूरा करने के लिए कैसे पर निर्देश प्रदान करते हैं । लक्ष्य बस जानकारी एक विशिष्ट लाइन नंबर, रंग, और गंतव्य द्वारा वीआर स्क्रीन पर दिया जाएगा । जब लक्ष्य बस आता है, बस स्टॉप से बाहर चलने के लिए और लक्ष्य बस के सामने के दरवाजे के लिए सुनिश्चित करें । 8 अलग लक्ष्य बसों बेतरतीब ढंग से उत्पन्न और प्रस्तुत किया जाएगा. " चित्र 5देखें ।
  2. प्राथमिक कंप्यूटर पर, middleware सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें । "सिमुलेशन" टैब पर, कार्य 2 और एक विंयास फाइल के लिए एक सिमुलेशन फ़ाइल का चयन करें । प्रेस "भागो" बटन, तो "टास्क 2: एक बस ले लो" आभासी वातावरण में चलेंगे ।
    नोट: कार्य 2 फ़ाइल के लिए, पूरक फ़ाइल 2में अनुलग्न "कार्य 2 एक बस. zip लें" फ़ाइल देखें । ध्यान दें कि आभासी कार्य एकता 3 डी इंजन के साथ विकसित किया गया था ।
  3. "टास्क 2: एक बस ले लो" आभासी वातावरण में चलाता है, तो बस स्टॉप में इंतजार करने के लिए भागीदार निर्देश । बसों बस स्टॉप पर आने बनाने के लिए कुंजीपटल पर "Spacebar" कुंजी पर क्लिक करें ।
  4. एक बार कार्य समाप्त हो जाने पर, किसी साझा फ़ोल्डर से आगे विश्लेषण के लिए CSV फ़ाइलों में सहेजे गए गाढ़ापन डेटा की जांच करें ।
    नोट: मोशन कैप्चर सिस्टम का उपयोग करना, "2 टास्क के दौरान: एक बस ले लो" स्थिति और सिर के उंमुखीकरण जब 1 ms की एक रिकॉर्डिंग आवृत्ति के साथ कार्य का आयोजन रिकॉर्ड ।
  5. प्रोटोकॉल पूरा हो गया है । मदद भागीदार त्रिविम चश्मा हटाने और प्रमुख हाथ और सिर से चिंतनशील मार्करों अलग ।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

"1 टास्क से सीएसवी फ़ाइलें: पैसे वापस लेने" सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर आर का उपयोग करने के लिए प्रमुख हाथ पथ गणना, दूरी चलती है, और पूरा करने के लिए समय का विश्लेषण किया गया । प्रमुख हाथ आंदोलन की गति visualized है (चित्र 6) । प्रमुख हाथ से चलती दूरी अनुक्रमिक हाथ पदों के बीच कुल दूरी संक्षेप द्वारा गणना की है, जबकि 1 कार्य प्रदर्शन । पदों के बीच की दूरी Euclidian दूरी है । समय पूरा करने के लिए पूरे कार्य को समाप्त करने के लिए लिया गया समय का मतलब है (यानी, चरण 1 से "एटीएम में कार्ड डालें" 8 कदम "एटीएम से पैसे ले") । सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए r कोड के लिए, पूरक फ़ाइल 3में अनुलग्न "कार्य 1 R code. docx" फ़ाइल देखें ।

से सीएसवी फ़ाइलें "टास्क 2: एक बस ले लो" सिर पथ की गणना करने के लिए विश्लेषण कर रहे हैं, दूरी चलती है, और समय आर सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर का उपयोग पूरा करने के लिए. सिर आंदोलन का पथ visualized है (चित्र 7) । सिर के चलते दूरी अनुक्रमिक सिर पदों के बीच कुल दूरी संक्षेप जब कार्य 2 प्रदर्शन द्वारा गणना की है । दो पदों के बीच की दूरी Euclidian दूरी है । समय पूरा होने का मतलब है कि आठ टारगेट वाली बसों के साथ पूरे टास्क के शुरू होने से लेकर अंत तक का समय निकल गया । सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए r कोड के लिए, पूरक फ़ाइल 4में अनुलग्न "कार्य 2 R code. docx" फ़ाइल देखें ।

मानवशास्त्रीय विशेषताओं और एमसीआई और स्वस्थ नियंत्रण के साथ रोगियों से गाढ़ापन उपाय तालिका 1में दिखाए जाते हैं । मोशन कैप्चर सिस्टम के साथ यह VR परीक्षण जटिल IADL कार्यों के कीनेमेटीक्स को मापने के लिए नए अवसर प्रस्तुत करता है । यहां प्रस्तुत प्रोटोकॉल का पालन करके, शोधकर्ताओं "1 कार्य: पैसे वापस लेने" (वित्तीय लेनदेन हैंडलिंग) और "2 टास्क: एक बस ले लो" (सार्वजनिक परिवहन का उपयोग कर) के लिए गाढ़ापन प्रदर्शन डेटा प्राप्त कर सकते हैं ।

दरअसल, इस प्रोटोकॉल के साथ एक मामले नियंत्रण अध्ययन कई सांख्यिकीय विश्लेषण के साथ प्रदर्शन किया गया था (यानी, विचरण के बहुभिंनरूपी विश्लेषण, एक पियरसन सहसंबंध विश्लेषण, और एक आगे stepwise रैखिक discriminant विश्लेषण), जो हमारे में पाया जा सकता है अनुभवजंय अि13

Figure 1
चित्रा 1: एक कमरे में immersive आभासी पर्यावरण आकार कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्रा 2: आकलन से पहले तैयारी । () विषय त्रिविम चश्मा पहनता है. () चिंतनशील मार्कर प्रमुख हाथ और सिर से जुड़े होते हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्रा 3: आभासी पर्यावरण में आभासी हाथ प्रतिनिधित्व. () एक सफेद क्षेत्र सूचकांक उंगली की स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है । प्रतिभागी एक आभासी संख्या "2" बटन पर क्लिक करता है । (B) प्रतिभागी एक आभासी संख्या "4" बटन क्लिक करता है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 4
चित्र 4: कार्य 1: ATM से पैसे निकालें. () भागीदार एटीएम में एक पिन कोड दर्ज करता है. () प्रतिभागी एटीएम से पैसे निकालता है । इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें ।

Figure 5
चित्रा 5: टास्क 2: एक बस ले लो । (A) प्रतिभागी बस स्टॉप पर प्रतीक्षा करता है । () भागीदार बस स्टॉप से बाहर चलता है और लक्ष्य बस में । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 6
चित्रा 6: टास्क 1:3d काटीज़ियनवादी अंतरिक्ष में हाथ आंदोलन पथ । () स्वस्थ नियंत्रण. () जगे हुए रोगी । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 7
चित्रा 7: टास्क 2:3 डी काटीज़ियनवादी अंतरिक्ष में सिर आंदोलन पथ । () स्वस्थ नियंत्रण. () जगे हुए रोगी । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

एमसीआई के मरीजों स्वस्थ नियंत्रण
संख्या (पुरुष) 6 (3) 6 (4)
आयु (वर्ष) ७२.४ ± 1.9 ७२.६ ± 1.7
कार्य 1: पैसे निकालें
चलती दूरी (m) ३४.७ ± 9.1 ५२.५ ± 10.5
पूरा होने का समय (min) 1.8 ± 0.3 1.3 ± 0.2
टास्क 2: एक बस ले लो
चलती दूरी (m) १००.३ ± 11.4 १२८.५ ± 14.2
पूरा होने का समय (min) 13.5 ± 0.2 13.5 ± 0.2

तालिका 1: मानवशास्त्रीय विशेषताओं और गाढ़ापन उपायों . मूल्यों का अर्थ है ± एसडी ।

पूरक फ़ाइल 1: कार्य 1 मनी. zip निकालें. इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.

पूरक फ़ाइल 2: कार्य 2 एक बस. zip ले. इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.

पूरक फ़ाइल 3: कार्य 1 R Code. docx. इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.

पूरक फ़ाइल 4: कार्य 2 R Code. docx. इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

हम एक immersive वीआर वातावरण में गति कैप्चर सिस्टम के साथ दैनिक जीवन आंदोलनों के एक गाढ़ापन मापने प्रोटोकॉल विस्तृत । सबसे पहले, प्रयोगात्मक स्थापित करने के लिए, तैयार है, और immersive वीआर पर्यावरण के साथ प्रतिभागियों परिचित करने के लिए मार्गदर्शन की स्थापना । दूसरा, हमने वीआर में दो मानकीकृत IADL कार्यों को विकसित किया. तृतीय, चरण 3 और प्रोटोकॉल अनुभाग में चरण 5 VR बीमारी को कम करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण चरण हैं । जब आभासी पर्यावरण (चरण 3) में गति कैप्चर सिस्टम की स्थापना, यह काफी उच्च ट्रैकिंग कैमरा माउंट करने के लिए पूरी तरह से कब्जा मात्रा को कवर महत्वपूर्ण है, पर कब्जा के दौरान आंदोलन को रोकने के लिए छुरा कैमरों को ठीक, यह सुनिश्चित करें कि कम से कम दो कैमरों कर सकते है इसके साथ ही एक वस्तु पर कब्जा है, और आभासी पर्यावरण से किसी भी बाहरी प्रतिबिंब या अनावश्यक मार्करों को हटा दें । जबकि वीआर के साथ प्रतिभागियों को परिचित (चरण 5), यह उन्हें आभासी अनुभव के आदी बनने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है । यदि प्रतिभागियों को किसी भी VR बीमारी के लक्षण (जैसे, बेचैनी, सिर दर्द, मतली, उल्टी, पीलापन, पसीना, थकान, तंद्रा, भटकाव, और उदासीनता) का अनुभव, प्रयोग बंद कर दिया जाना चाहिए । अंत में, गाढ़ापन रॉ डेटा अनुसंधान सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर द्वारा अनुवाद किया गया ।

एक सीमा और हमारे प्रोटोकॉल की चुनौती है कि आभासी IADL कार्य वास्तविक IADL कार्यों के साथ तुलना द्वारा मांय किया जाना चाहिए । हालांकि पिछले अध्ययनों से यह दर्शाया गया है कि दोनों आभासी और वास्तविक कार्य अत्यधिक प्रतिक्रिया समय के संदर्भ में संबंधित थे, सटीकता8, नैदानिक, और कार्यात्मक उपाय11, वर्तमान गाढ़ापन मापने प्रोटोकॉल कई के साथ संगत होना चाहिए परम्परागत neuropsychological का आंकलन । इस मांयता पर बिल्डिंग, हम विभिंन IADL कार्यों के साथ इस प्रोटोकॉल पैमाने की जरूरत है । एक और सीमा यह है कि इस प्रोटोकॉल केवल विशिष्ट गाढ़ापन उपायों का विश्लेषण करती है, इतना त्वरण, आंदोलन सटीकता, और दक्षता के रूप में एक आभासी वातावरण में अधिक परिष्कृत गाढ़ापन प्रदर्शन के उपाय, शामिल किया जाना चाहिए ।

वर्तमान गाढ़ापन माप प्रोटोकॉल का महत्व यह है कि यह तेजी से, सुरक्षित, प्रदर्शन करने के लिए आसान है, और गैर इनवेसिव जल्दी IADL घाटे का पता लगाने के लिए है । इस प्रोटोकॉल का उपयोग कर एक पूर्व अध्ययन की पुष्टि की है कि एक neuropsychological परीक्षा परिणाम के साथ संयोजन के रूप में गाढ़ापन उपायों स्वस्थ नियंत्रण13से सबसे अच्छा भेदभाव एमसीआई रोगियों । ठहराव विशिष्ट कार्यात्मक घाटे की अच्छी तरह से स्रोत और स्नायविक नुकसान की हद तक और इसलिए नैदानिक निर्णय में सहायता का पता लगाने के लिए एक आधार प्रदान कर सकता है-individualizing चिकित्सा के लिए बना18। इस संदर्भ में, इस अनुच्छेद में प्रस्तावित प्रोटोकॉल सबूत आधारित नैदानिक निर्णय लेने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है ।

भविष्य के आवेदनों पर विचार, इस प्रोटोकॉल ऐसे दर्दनाक मस्तिष्क चोट के रूप में अंय neuropsychological रोगों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है19। इसके अलावा, यह जो प्रकार अधिक चुनौतीपूर्ण है की पहचान करने के लिए वर्तमान प्रोटोकॉल में विशिष्ट उपकार्य का विश्लेषण करने के लिए दिलचस्प हो सकता है । इसके अलावा, स्ट्रोक रोगियों को प्रशिक्षित करने के लिए हाल ही में वीआर अध्ययन एक वीआर आधारित खेल हस्तक्षेप के बाद स्मृति और ध्यान कार्यों में सुधार दिखाया20. यह बहुत रुचि का होगा अतिरिक्त neuropsychological पुनर्वास संदर्भों के लिए इस प्रोटोकॉल को लागू करने के लिए ।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

लेखकों के हितों का कोई टकराव की घोषणा ।

Acknowledgments

कृष्णसिंह और अल समान रूप से योगदान देते हैं । इस शोध को विज्ञान मंत्रालय, आईसीटी एवं फ्यूचर प्लानिंग (एनआरएफ-2016R1D1A1B03931389) द्वारा वित्त पोषित नेशनल रिसर्च फाउंडेशन ऑफ कोरिया (एनआरएफ) के माध्यम से बेसिक साइंस रिसर्च प्रोग्राम द्वारा सपोर्ट किया गया ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer N/A N/A Computer requirements:                                                            - Single socket H3 (LGA 1150) supports
- Intel® Xeon® E3-1200 v3, 4th gen. Core i7/i5/i3 processors
- Intel® C226 Express PCH
- Up to 32GB DDR3 ECC/non-ECC 1600MHz UDIMM in 4 sockets
- Dual Gigabit Ethernet LAN ports
- 8x SATA3 (6Gbps)
- 2x PCI-E 3.0 x16, 3x PCI-E 2.0 x1, and 2x PCI 5V 32-bit slots
- 6x USB 3.0 (2 rear + 4 via headers)
- 10x USB 2.0 (4 rear + 6 via headers)
- HD Audio 7.1 channel connector by Realtek ALC1150
- 1x DOM power connector and 1x SPDIF Out Header
- 800W High Efficiency Power Supply
- Intel Xeon E3-1230v3
- DDR3 PC12800 8GB ECC
- WD 1TB BLUE WD 10EZEX  3.5"
- NVIDIA QUADRO K5000 & SYNC
Stereoscopic 3D Projector Barco F35 AS3D WUXGA Resolution:
- WQXGA (2,560 x 1,600)
- Panorama (2,560 x 1,080)
- WUXGA (1,920 x 1,200), 1080p (1,920 x 1,080)
Stereoscopic Glasses Volfoni Edge 1.2 For further information, visit http://volfoni.com/en/edge-1-2/
Motion Capture Systems NaturalPoint OptiTrack 17W For further information, visit http://optitrack.com/products/prime-17w/
OptiTrack (Motion capture software) NaturalPoint OptiTrack Motive 2.0 For further information, visit https://optitrack.com/downloads/motive.html
MiddleVR (Middleware software) MiddleVR MiddleVR For Unity For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/
VRDaemon (Middleware software) MiddleVR MiddleVR For Unity For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/
Unity3D (Game engine) Unity Technologies Personal For further information, visit https://unity3d.com/unity

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Reppermund, S., et al. Impairment in instrumental activities of daily living with high cognitive demand is an early marker of mild cognitive impairment: the Sydney Memory and Ageing Study. Psychol. Med. 43 (11), 2437-2445 (2013).
  2. Graf, C. The Lawton instrumental activities of daily living scale. Am. J. Nurs. 108 (4), 52-62 (2008).
  3. Gold, D. A. An examination of instrumental activities of daily living assessment in older adults and mild cognitive impairment. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 34 (1), 11-34 (2012).
  4. Jekel, K., et al. Mild cognitive impairment and deficits in instrumental activities of daily living: a systematic review. Alzheimers. Res. Ther. 7 (1), 17 (2015).
  5. Suchy, Y., Kraybill, M. L., Franchow, E. Instrumental activities of daily living among community-dwelling older adults: discrepancies between self-report and performance are mediated by cognitive reserve. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 33 (1), 92-100 (2011).
  6. Desai, A. K., Grossberg, G. T., Sheth, D. N. Activities of Daily Living in patients with Dementia. CNS drugs. 18 (13), 853-875 (2004).
  7. Ma, M., Jain, L. C., Anderson, P. Virtual, augmented reality and serious games for healthcare 1. 68, Springer Science & Business Pubs. Berlin. (2014).
  8. Allain, P., et al. Detecting everyday action deficits in Alzheimer's disease using a nonimmersive virtual reality kitchen. J. Int. Neuropsychol. Soc. 20 (5), 468-477 (2014).
  9. Klinger, E., et al. AGATHE: A tool for personalized rehabilitation of cognitive functions based on simulated activities of daily living. IRBM. 34 (2), 113-118 (2013).
  10. White, D., Burdick, K., Fulk, G., Searleman, J., Carroll, J. A virtual reality application for stroke patient rehabilitation. ICMA. 2, 1081-1086 (2005).
  11. Dimbwadyo-Terrer, I., et al. Activities of daily living assessment in spinal cord injury using the virtual reality system Toyra: functional and kinematic correlations. Virtual Real. 20 (1), 17-26 (2016).
  12. Preische, O., Heymann, P., Elbing, U., Laske, C. Diagnostic value of a tablet-based drawing task for discrimination of patients in the early course of Alzheimer's disease from healthy individuals. J. Alzheimers. Dis. 55 (4), 1463-1469 (2017).
  13. Seo, K., Kim, J. K., Oh, D. H., Ryu, H., Choi, H. Virtual daily living test to screen for mild cognitive impairment using kinematic movement analysis. PLOS ONE. 12 (7), e0181883 (2017).
  14. Albert, M. S., et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer's disease: Recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer's Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease. Alzheimers. Dement. 7 (3), 270-279 (2011).
  15. MiddleVR. User Guide. [FR]. , Available from: http://www.middlevr.com/doc/current/ c2014-c2017 (2017).
  16. OptiTrack. Motive Quick Start Guide. , Available from: https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf c1996-c2017 (2017).
  17. Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quantifying simulator sickness. Int. J. Aviat. Psychol. 3 (3), 203-220 (1993).
  18. Singh, N. B., Baumann, C. R., Taylor, W. R. Can Gait Signatures Provide Quantitative Measures for Aiding Clinical Decision-Making? A Systematic Meta-Analysis of Gait Variability Behavior in Patients with Parkinson's Disease. Front. Hum. Neurosci. 10, 319 (2016).
  19. Hernandez, F., et al. Six degree-of-freedom measurements of human mild traumatic brain injury. Ann. Biomed. Eng. 43 (8), 1918-1934 (2015).
  20. Gamito, P., et al. Cognitive training on stroke patients via virtual reality-based serious games. Disabil. Rehabil. 39 (4), 385-388 (2017).

Tags

व्यवहार 134 अंक कीनेमेटीक्स आभासी वास्तविकता गति पर कब्जा मूल्यांकन दैनिक जीवन के वाद्य गतिविधियों शरीर पथ दूरी चलती है पूरा करने के लिए समय हल्के संज्ञानात्मक हानि मनोभ्रंश
आभासी वास्तविकता में गति पर कब्जा प्रणालियों के साथ दैनिक जीवन आंदोलनों के कीनेमेटीक्स मापने
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Seo, K., Lee, A., Kim, J., Ryu, H.,More

Seo, K., Lee, A., Kim, J., Ryu, H., Choi, H. Measuring the Kinematics of Daily Living Movements with Motion Capture Systems in Virtual Reality. J. Vis. Exp. (134), e57284, doi:10.3791/57284 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter